[發明專利]一種小麥新鮮度指標的快速檢測方法有效
| 申請號: | 201510014917.1 | 申請日: | 2015-01-09 |
| 公開(公告)號: | CN104597028B | 公開(公告)日: | 2018-03-16 |
| 發明(設計)人: | 黃亞偉;王若蘭 | 申請(專利權)人: | 河南工業大學 |
| 主分類號: | G01N21/65 | 分類號: | G01N21/65 |
| 代理公司: | 新鄉市平原智匯知識產權代理事務所(普通合伙)41139 | 代理人: | 周闖 |
| 地址: | 450001 *** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 小麥 新鮮 指標 快速 檢測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及小麥新鮮度指標檢測領域,具體涉及一種小麥新鮮度指標的快速檢測方法。
背景技術
小麥是我國儲備糧的主要糧種之一,儲量和規模驚人,對保障國家糧食安全具有重要意義。我國小麥儲藏年限一般為3-5年,儲藏期間小麥本身發生著緩慢的新陳代謝,品質逐步劣變,新鮮程度變差。如果外部儲藏條件管理不當,如蟲霉侵染、倉房設施簡陋等,儲藏小麥的品質會急劇惡化。因此,儲藏期間亟需加強對在儲小麥新鮮度的檢測,以便采取合理的保管措施保障國家儲備糧的安全。目前小麥新鮮度檢測的方法主要依據國標GB/T20571-2006《小麥儲存品質判定規則》來進行判定,依據指標將小麥分為宜存、輕度不宜存和重度不宜存。該方法為傳統化學方法,檢測指標操作繁瑣費時,不具備實時在線檢測的潛力,同時檢測人員需要經過專業培訓,檢測耗費化學試劑,檢測結果滯后,實踐中應用有很大局限。
發明內容
為解決上述問題,本發明提供了一種小麥新鮮度指標的快速檢測方法,采用光學方法即拉曼光譜技術實現小麥新鮮度指標的快速檢測,檢測速度快,幾秒鐘可以完成,對操作人員專業技能沒有要求,屬于綠色技術且具備在線實時檢測的潛力,可以實時快速檢測儲藏小麥的新鮮度信息,對于保障國家儲備糧安全具有一定的方法參考意義。
為實現上述目的,本發明采取的技術方案為:
一種小麥新鮮度指標的快速檢測方法,包括如下步驟:
S1、按照GB/T20571-2006標準收集不同新鮮度小麥代表性樣品,每個樣品取90-110g;
S2、使用1064nm激光拉曼光譜儀采集所收集樣品的拉曼光譜,每個樣品采集3次,取其平均值作為該樣品的光譜;
S3、提取步驟S2所得的401、427、530、549、813、825、855、1052、1224、1411cm-1位移處的拉曼光譜數據;
S4、對步驟S3所收集的拉曼光譜數據進行主成分-馬氏距離判別分析,建立三類樣品的識別模型;
S5、采集未知新鮮度待測小麥40-60g,置于塑料透明自封袋中或者石英裝樣器皿中,然后使用拉曼光纖探頭貼緊樣品,進行光譜采集;
S6、提取步驟S6所得光譜的波長點數據,分別代入識別模型;
S7、得出未知新鮮度待測小麥的新鮮程度。
其中,所述不同新鮮度小麥代表性樣品包括宜存樣品、輕度不宜存樣品、重度不宜存樣品,每類的數量大于或等于100個。
其中,所述宜存樣品、輕度不宜存樣品、重度不宜存樣品均涉及強、中、弱筋小麥,強、中、弱筋樣品數量均衡。
其中,三類樣品的識別模型包括宜存模型、輕度不宜存模型和重度不宜存模型。
本發明具有以下有益效果:
采用光學方法即拉曼光譜技術實現小麥新鮮度指標的快速檢測,檢測速度快,幾秒鐘可以完成,對操作人員專業技能沒有要求,屬于綠色技術且具備在線實時檢測的潛力,可以實時快速檢測儲藏小麥的新鮮度信息,能夠帶來明顯的社會、經濟和環境效益,可以保障國家儲備糧的安全,減少儲備糧的損失,綠色檢測技術對環境無污染。
附圖說明
圖1為本發明實施例一種小麥新鮮度指標的快速檢測方法的流程圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的及優點更加清楚明白,以下結合實施例對本發明進行進一步詳細說明。應當理解,此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明,并不用于限定本發明。
如圖1所示,本發明實施例提供了一種小麥新鮮度指標的快速檢測方法,包括如下步驟:
S1、按照GB/T20571-2006標準收集不同新鮮度小麥代表性樣品,所述不同新鮮度小麥代表性樣品包括宜存樣品、輕度不宜存樣品、重度不宜存樣品,每類的數量大于或等于100個,所述宜存樣品、輕度不宜存樣品、重度不宜存樣品均涉及強、中、弱筋小麥,強、中、弱筋樣品數量均衡,每個樣品取90-110g;
S2、使用1064nm激光拉曼光譜儀采集所收集樣品的拉曼光譜,每個樣品采集3次,取其平均值作為該樣品的光譜;
S3、提取步驟S2所得的401、427、530、549、813、825、855、1052、1224、1411cm-1位移處的拉曼光譜數據;
S4、對步驟S3所收集的拉曼光譜數據進行主成分-馬氏距離判別分析,建立三類樣品的識別模型,三類樣品的識別模型包括宜存模型、輕度不宜存模型和重度不宜存模型;
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